Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 495557 |
| Слов в произведении (СВП): | 71426 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.62 |
| СДП диалога, знаков: | 53.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9541 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8910 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 631 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1285.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2985.33 | —> 3773-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15963 (22.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55463 (77.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17536 (31.62%) |
| Прилагательное | 6541 (11.79%) |
| Глагол | 12945 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 5706 (10.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3264 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 845 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 233 (0.42%) |
| Наречие | 3055 (5.51%) |
| Предикатив | 466 (0.84%) |
| Предлог | 7185 (12.95%) |
| Союз | 5235 (9.44%) |
| Междометие | 1062 (1.91%) |
| Вводное слово | 261 (0.47%) |
| Частица | 4120 (7.43%) |
| Причастие | 1074 (1.94%) |
| Деепричастие | 331 (0.60%) |
| Служебных слов: | 27178 (49.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.86 |
| . точка | 65.13 |
| - тире | 27.85 |
| ! восклицательный знак | 16.80 |
| ? вопросительный знак | 9.74 |
| ... многоточие | 3.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.22 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 14.60 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 4.13 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
